8
Tôi cố gắng để thực hiện một đề nghị từ câu trả lời: Tensorflow: how to save/restore a model?tensorflow: Tiết kiệm và khôi phục phiên
tôi có một đối tượng mà kết thúc tốt đẹp một mô hình tensorflow trong một phong cách sklearn.
import tensorflow as tf
class tflasso():
saver = tf.train.Saver()
def __init__(self,
learning_rate = 2e-2,
training_epochs = 5000,
display_step = 50,
BATCH_SIZE = 100,
ALPHA = 1e-5,
checkpoint_dir = "./",
):
...
def _create_network(self):
...
def _load_(self, sess, checkpoint_dir = None):
if checkpoint_dir:
self.checkpoint_dir = checkpoint_dir
print("loading a session")
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(self.checkpoint_dir)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
self.saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
else:
raise Exception("no checkpoint found")
return
def fit(self, train_X, train_Y , load = True):
self.X = train_X
self.xlen = train_X.shape[1]
# n_samples = y.shape[0]
self._create_network()
tot_loss = self._create_loss()
optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(self.learning_rate).minimize(tot_loss)
# Initializing the variables
init = tf.initialize_all_variables()
" training per se"
getb = batchgen(self.BATCH_SIZE)
yvar = train_Y.var()
print(yvar)
# Launch the graph
NUM_CORES = 3 # Choose how many cores to use.
sess_config = tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=NUM_CORES,
intra_op_parallelism_threads=NUM_CORES)
with tf.Session(config= sess_config) as sess:
sess.run(init)
if load:
self._load_(sess)
# Fit all training data
for epoch in range(self.training_epochs):
for (_x_, _y_) in getb(train_X, train_Y):
_y_ = np.reshape(_y_, [-1, 1])
sess.run(optimizer, feed_dict={ self.vars.xx: _x_, self.vars.yy: _y_})
# Display logs per epoch step
if (1+epoch) % self.display_step == 0:
cost = sess.run(tot_loss,
feed_dict={ self.vars.xx: train_X,
self.vars.yy: np.reshape(train_Y, [-1, 1])})
rsq = 1 - cost/yvar
logstr = "Epoch: {:4d}\tcost = {:.4f}\tR^2 = {:.4f}".format((epoch+1), cost, rsq)
print(logstr)
self.saver.save(sess, self.checkpoint_dir + 'model.ckpt',
global_step= 1+ epoch)
print("Optimization Finished!")
return self
Khi tôi chạy:
tfl = tflasso()
tfl.fit(train_X, train_Y , load = False)
tôi nhận được kết quả:
Epoch: 50 cost = 38.4705 R^2 = -1.2036
b1: 0.118122
Epoch: 100 cost = 26.4506 R^2 = -0.5151
b1: 0.133597
Epoch: 150 cost = 22.4330 R^2 = -0.2850
b1: 0.142261
Epoch: 200 cost = 20.0361 R^2 = -0.1477
b1: 0.147998
Tuy nhiên, khi tôi cố gắng để khôi phục lại các thông số (ngay cả khi không giết chết các đối tượng): tfl.fit(train_X, train_Y , load = True)
Tôi nhận được kết quả lạ. Trước hết, giá trị được nạp không tương ứng với giá trị đã lưu.
loading a session
loaded b1: 0.1 <------- Loaded another value than saved
Epoch: 50 cost = 30.8483 R^2 = -0.7670
b1: 0.137484
Cách phù hợp để tải và có lẽ trước tiên kiểm tra các biến đã lưu là gì?
tài liệu hướng dẫn lưu lượng không có các ví dụ khá cơ bản, bạn phải đào sâu trong các thư mục mẫu và ý thức về chủ yếu là tự mình – diffeomorphism